金融企业如何成功的开展六西格玛（一）

20世纪90年代以后，全球服务业，尤其是金融业开始逐渐接受六西格玛。美国金融业巨头在引入六西格玛方面起到了积极的榜样作用。花旗、美洲银行、美林、AIG等大型金融业集团先后将六西格玛作为一定范围内的改善工具，进而大规模在全球范围内推广。后来者也纷纷效法，并且大有赶超之势：汇丰银行的“卓越运营”（Operational Excellence）部门在全球范围内主导了一场宏伟的六西格玛战略，并且获得了非常客观的投资回报。这使得金融行业成为全球六西格玛应用的一个非常重要而又庞大的市场。

在“管理三字经”一类的新名词、新概念漫天飞舞，咨询顾问多如过江之鲫的今天，六西格玛这个略带亚洲神秘文化的管理工具如何得以登堂入室，并且被高高在上的金融业高级主管们推崇有加？国内的金融企业，又应该如何从中得到经验、教训和发展的动力？

首先要认清的是，和CRM, ABC, SPM, BSC之类的理念不同，六西格玛根本就不是什么新玩意儿。而在制造业，六西格玛就更不是什么新鲜事了。直到今天，仍然有不少制造企业并没有“推行六西格玛”――千万不要被文字迷惑了，早在六西格玛这个说法诞生以前，它的“前身”，也就是利用统计方法改善质量这一事实，已经存在很久了。从摩托罗拉把用于质量改善的一系列统计工具和项目推行方法打包城“Six Sigma”以后，这个打着神秘东方色彩的词把枯燥的统计方法一下子提升到了管理工具包的层面：不仅仅是统计手段，还有系统改进、流程改善等附加手段。

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伴随着近二、三十年来经济全球化的大潮，和企业竞争的不断升级，六西格玛也从质量改善方法逐渐被拓展到对其他关键业务功能和指标的改善，如成本，库存，采购，市场，销售，研发、人事等。六西格玛甚至被应用于对其他企业管理、运营系统进行改善，如市场上有些制造企业声称他们使用六西格玛成功提升了该企业的SAP软件应用效率！

而在金融行业，六西格玛可以发挥作用的方面也已经被先行者们反复证明了。和制造业不同，金融业的主要产品是服务，产生产品的过程完全来自事先设计的“业务流程”。流程的好坏，直接决定了客户眼中的产品质量，最终在客户端以“客户满意度”的形式、在内部以“流程效率”的形式表达出来。

以贷记卡挂失为例，来看看国内某银行的流程吧：
1．首先客户要通过电话挂失（否则就要去银行两次才能够挂失），通常对银行繁琐而又语焉不详的语音电话需要相当的耐心去适应；
2．电话挂失后1周，客户需要亲自上门，记住，不是该行任意一家营业部的门，而是该卡初始发卡行的门；
3．经过5－60分钟不等的排队时间，去填写挂失申请单；
4．填写完毕后，柜台工作人员用各种公章私章在4、5联单据上乒乒乓乓盖好； 字串1
5．如果你需要办理新卡以取代丢失的卡，那么你还要填写贷记卡申请单据，尽管你知道你早已填写过一份，并且那一份也许已经被输入银行的运营系统，原始单据正躺在银行的某一个仓库里头；填写完毕后，仍然是乒乒乓乓的盖章；
6．然后，谢天谢地，领到一张新卡片；
7．如果你直接注销已经挂失的卡，那么在完成挂失后，还要填写另一张注销单据，以完成注销。

为什么一件简单的挂失需要这么多复杂的流程和漫长的客户等待时间？客户为什么要为这些根本不需要的“冗余流程”买单？对银行来说，一个优秀的银行企业，是不应该把投资人和客户的钱浪费在根本不产生价值的流程上的。不幸的是，直到今天，这样的浪费和冗余普遍存在于国内金融业。通常，我们把这种浪费和冗余统称为流程损耗（Process Waste）。

下面，我们大概分析一下银行业的流程损耗(Process Waste)主要体现在哪些方面：

1． 等待

等待是国内银行业的最典型也最明显的问题。比较常见的等待有：
门店排队，等待服务
银行内部审批、排班导致的客户等待，分为现场等待和非现场等待
流程设计导致的等待，如办理信用卡时的信用审核等待，和挂失银行卡时的等待

2．流程冗余

收集一些并不需要的信息；
重复收集早已收集的信息；
放权不够，过度审批（与其花钱让4个经理逐一审批，为什么不设计一个新流程，只需要一个审批就可以了？）；

3．缺陷
产品设计缺陷：有些银行产品一推出就存在不少先天缺陷，如网上银行安全性，电话银行的录音电话应答设计等；
流程系统性缺陷；
人为缺陷：错把30000当3000给客户；

4．人和物的过度移动
营业所工作人员，尤其是内务管理人员每天要上上下下前前后后在不大的营业空间内走上好几公里路，不夸张。因流程设计使得人员过度移动，又反过来影响流程效率，令流程损耗增加
各种单据、物品在银行内部随审批、保管的需要被过度移动同样带来不必要的浪费和损耗

5．库存
服务业也有库存。和制造业类似，各种中间处理单据、未完成的工作任务都以库存文档的显示体现。库存占用了不必要的空间和资源，增加了流程等待时间，降低了运营效率。

在基本分析了银行业的流程损耗后，我们不难看出，一个结果良好设计的业务流程是多么重要。不好的流程，不仅仅可以产出巨大的浪费，还可以产生质量低下的服务产品，和不满意（进而导致流失）的客户。

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成功的感受总是如此相似，而失败的原因则总是各不相同。

人人都渴望成功。各家金融公司对于自己的“成功”，无一例外的总结成：高层支持，战略重视，制度改造，工具正确……在春风明媚的外表下，谁知道到底发生了什么？真的成功了么？

魔鬼总在细节里。对于大型项目，涉及面广，牵涉的利益太多，没有详细的组织，周密的计划，严谨的执行，和对困难的充分估计，失败倒应该是缺省值。金融业六西格玛的推行，远远不止招个标，然后把项目全部交给一个咨询公司那样简单。

当我们研读彼岸的成功，并准备按图索骥，一展宏图的时候，可曾想过，在这些简单成功法则的背后，有着多少不可告人的困难，痛苦，犹豫，秘密？

六西格玛的核心，是将统计方法所代表的量化分析手段作为问题分析和决策支持的主要依据，在企业组织内部推行。而推行是需要人和制度的支持的，如果说方法、工具是基础，那么“人事”部分则可以理解为上层建筑。六西格玛的成功除了要求统计方法、统计工具的正确性之外，还要求和人相关的部分的高度可控性：恰恰是这一部分，构成了非常大的不确定性。
那么问题就来了：淮南之桔，如何成为淮北之枳？这实在是个全人类的话题。历史上对此事的争论汗牛充栋，其过程不乏惊险、血腥。好在终于有了些可以参照的结果，比如“洋为中用”，“师夷长技以制夷”，还有“拿来主义”。 字串1

就技术层面而言，一个良好的制度设计，是可以让不可控变成部分可控，从而部分复制先验的成功模式的。这里，我们首先讨论六西格玛成功的基础部分，也就是工具和方法问题。

带着这样的想法，笔者在不久前参加的某国际六西格玛组织在国内举办的研讨会上，偶遇韩国一家六西格玛咨询机构的管理人员。席间谈及韩国金融业的六西格玛推行现状，该高管坦言：很难说是“成功”了。原因其实非常简单，也是众人从未想过、考虑过的非常基础的问题：工具问题。

工具问题应该不是个问题，因为那么多的专业六西格玛咨询公司，他们的基础职责，就是给客户培训，让他们用上正确的统计方法和软件工具啊。

回头看看韩国的情况吧。早期进行六西格玛导入的时候，对统计方法和软件工具根本没有考虑过，主要原因在于，早期导入的确不需要太复杂的工具和方法。不要说专业软件工具，哪怕使用Excel也可以解决不少问题。（直到今天，还有人，甚至一些“咨询顾问”，都坚持认为，excel是个蛮不错的六西格玛工具……）

几年以后，随着六西格玛渐渐登堂入室，被管理层认可，六西格玛的应用也从早先的试验项目渐渐扩展的各业务部门，早期没有过多考虑的问题，忽然成为了问题：金融行业的数据量大，业务繁重，对软件工具的平台兼容性、速度、可处理的最大数据量等硬指标的要求一下凸现了出来。早先被大规模采纳的六西格玛软件一下子居然成为了六西格玛应用的瓶颈。 字串3

举例来说，一个中等规模的银行，每天的交易数据超过100GB是非常普遍的（大银行甚至可以到TB级别）。这样数据并不算大，甚至不能称其为“海量数据”，却使得软件工具的重要性被空前提升了。

且不说多达上百GB的数据了，1、2百万行，几十列的数据对于金融业是再普通不过的日交易记录（或者call center每日呼叫记录）了。目前主流的六西格玛软件，到底能不能处理大数据量？能够以什么样的速度处理大数据量？六西格玛工具如何才能避免成为金融业流程损耗（见金融业的六西格玛之一，流程损耗：等待）的一部分？？

本着严谨、客观的态度，笔者简单测试了国内，也是韩国普遍采用的六西格玛软件Minitab和来自SAS，在国内也有相当一些客户群的“六西格玛高端工具”JMP软件。

测试平台采用DELL笔记本电脑，2G主频的Intel芯片，2G内存，Windows XP平台。分别测试了100万行（2列），200万行、300万行数据。百万行级别的数据量是金融行业常见的数据容量。测试时除了系统软件外，没有任何其他应用程序占用内存空间和系统资源。对同样的数据，用两种不同的软件进行最近基本的直方图？分析，测试结果大概如下：

100万 300万 500万 字串8
Minitab 15 55秒 4分钟 10分钟以上
JMP 7 3秒 5秒 9秒

根据上述测试结果，再回来看看韩国六西格玛咨询公司的反馈，笔者认为，其反馈应该是符合客观事实的。Minitab 15在处理百万行级别的数据时，其速度比JMP慢了近20倍，耗时高达55秒，测试完全基本符合上述韩国同仁的反馈。笔者无意就此引导读者选择任何品牌的六西格玛软件，只想就此强调六西格玛软件工具对于大型金融业六西格玛导入的重要性：这一点恰恰是参与各方在早期最容易忽略的因素。

本文结束前，笔者从美国一家著名的六西格玛机构了解到，美国银行于2008年初将其全球六西格玛软件换成了JMP软件。据称该行换软件的主要原因，也是软件工具的速度和数据量问题。

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